2013—2015 年黄淮北片小麦区试品种主成分变化趋势与分析

李丽丽，侯庆迎，肖 磊

（1.邯郸市农业科学院，河北邯郸056001；2.泰安市汶农种业有限责任公司，山东泰安271026）

国家黄淮北片小麦区域试验包括山东省的全部、河北省的中南部和山西省的南部区域，是这些地方的小麦品种进入生产推广的门户途径。近年来，有关区试研究的工作也较多见。从单区试点数据研究到多区试点数据分析[1-6]；从单年份的数据探讨到多年份的数据总结[1-4，7]；此外，在研究的方法与侧重点方面也有所不同[4，8-9]。生态条件因区域的不同形成差异，会导致小麦表现出不同的响应。黄淮北片泰安试点位于泰山脚下，受到泰山的影响，当地生态条件和气象因子不同于其他试点。笔者以泰安试点近3 a 的黄淮北片小麦品种区试数据为基础，运用均值比较、相关分析和最优尺度分析法研究了该区域的试验数据，以期为黄淮北片小麦新品种的选育以及参试品种的筛选提供参考依据。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验地位于山东省中部的泰安市，地处东经116°02′～117°59′、北纬35°38′～36°28′，属温带半湿润大陆性季风气候区，年平均气温13 ℃，年平均降水量697 mm。试验地前茬作物为玉米，土质为沙壤土。播种前整地施基肥。其他管理措施参照国家黄淮北片小麦区试标准要求。

1.2 供试材料

2013 年国家黄淮北片水地组小麦新品种区域试验分A 和B 两组，每组14 个品种，共计28 个品种（包括对照良星99）；2014 年区域试验分A 和B两组，每组13 个品种，共计26 个品种（包括对照良星99）；2015 年区域试验分A 和B 两组，每组15 个品种，共计30 个品种（包括对照良星99）。

1.3 研究方法

选取品种的主成分指标有产量、公顷穗数、穗粒数、千粒质量、株高和生育期，计算这些指标的平均值，分析近3 a 小麦参试品种主成分的变化趋势。对各年份的这些指标进行相关性分析，并就不同年份指标的相关性进行比较。运用最优尺度回归分析法，研究各指标对产量的重要性，并综合分析参试品种中应注意的几项重要性状。

2 结果与分析

2.1 近3 a 小麦品种主成分变化趋势

从表1 可以看出，近3 a 小麦区试品种的公顷产量均在9 000 kg 以上，各年份间产量差值在75～105 kg/hm2。公顷穗数、最大分蘖数的变化与产量的变化趋势类似，均是2014 年＞2015 年＞2013 年，公顷穗数年度间差值在15 万～45 万穗/hm2，最大分蘖数年度间差值在150 万个/hm2左右。穗粒数与生育期的变化趋势类似，在3 a 间处于升高趋势；千粒质量的变化与穗粒数相反，3 a 间逐渐下降。3 a间区试品种的株高在85 cm 左右，以2015 年的最低，2014 年的最高。

表1 近3 a 小麦品种主成分的变化

2.2 近3 a 小麦品种主成分间的相关性分析

从表2 可以看出，2013—2015 年间，小麦品种产量三要素公顷穗数、穗粒数和千粒质量与产量间基本保持正相关趋势，其中，2015 年的公顷穗数、千粒质量与产量间的相关性达极显著水平，因此，2015 年的公顷穗数和千粒质量成为产量提高的重要因子，这进一步解释了表1 中2015 年的公顷穗数比2014 年少30 万穗左右，千粒质量分别比2014、2013 年低0.89、6.52 g。在穗粒数方面，2013、2014、2015 年的产量与穗粒数分别呈显著正相关、极显著正相关和不显著的正相关，因此，2013 年和2014 年的穗粒数成为产量提高的限制因子。2014 年的产量与千粒质量呈不显著的负相关，原因可能是2014 年的绝大多数小麦品种由于千粒质量过高，而产量三因素方面未能协调好，引起许多品种千粒质量较高而产量相对较低。

表2 2013—2015 年小麦品种主成分间的相关性分析

2013—2015 年最大分蘖数、株高、生育期与产量的相关性较为复杂，年度间的差异较大。其中，2013 年，产量与株高呈显著负相关，与最大分蘖数和生育期的相关性不显著；2014 年，产量与最大分蘖数呈极显著正相关，而与生育期呈显著负相关，与株高的相关性不显著；2015 年，产量与株高呈显著正相关，与最大分蘖数和生育期呈不显著的正相关。

产量三要素公顷穗数、穗粒数和千粒质量间表现出两者之间存在负相关的趋势，这与许多研究者的结果有相似之处[5-7]，其中，2013 年的公顷穗数和穗粒数间呈现极显著的负相关，千粒质量与公顷穗数、穗粒数间的相关性不显著；2014 年，穗粒数和千粒质量间相关性达极显著水平，公顷穗数与穗粒数、千粒质量的相关性不显著；2015 年，公顷穗数和穗粒数间的相关性达极显著水平，千粒质量与公顷穗数、穗粒数间呈现不显著的正相关。综上分析可以看出，产量三要素只有2 项指标间呈现极显著的负相关，其他指标间差异不显著。

最大分蘖数、生育期、株高间的相关性未达显著水平。其中，2013、2014 年，最大分蘖数与生育期间呈现不显著的负相关，2015 年的最大分蘖数与株高也呈现不显著的负相关，而各年份的生育期与株高间呈现不显著的正相关。

2.3 近3 a 小麦品种各主成分对产量贡献的重要性分析

由表3 可知，2013 年，对产量贡献的重要性由高到低的顺序为穗粒数＞千粒质量＞株高＞公顷穗数＞生育期＞最大分蘖数；2014 年，对产量贡献的重要性由高到低的顺序为穗粒数＞公顷穗数＞最大分蘖数＞生育期＞株高＞千粒质量；2015 年，对产量贡献的重要性由高到低的顺序为千粒质量＞公顷穗数＞株高＞最大分蘖数＞生育期＞穗粒数。

表3 近3 a 小麦品种各主成分对产量的影响程度

通过以上分析可以看出，各年份对产量贡献重要性的前两位均为产量三要素的其中两要素，另一要素由于未协调好三者关系，远次于前两位的作用。最大分蘖数和株高对产量的贡献也较大，在参试品种筛选中应引起注意。而生育期对产量的贡献也不应忽视。詹秋文等[11]研究表明，小麦生育期越长，产量越高，原因可能是生育期长的品种能延长干物质积累的时间，进而增加小麦的产量。

3 结论与讨论

本研究表明，2013—2015 年黄淮北片小麦品种各项参数因年份的变化而存在差异。其中，各年份的小麦公顷产量保持在9 000 kg 以上，株高维持在85 cm 左右，较其他参数相对稳定。穗粒数和生育期在3 a 间处于升高的趋势，而千粒质量处于降低的趋势；对各项参数的相关性分析表明，近3 a 的小麦产量与其构成三要素间存在正相关趋势，但三要素之间存在负相关趋势，最大分蘖数、株高及生育期与产量的相关性因年度的变化相差较大；为明确各项参试指标对产量的影响程度，运用最优尺度回归法分析了各年份产量影响因子的作用程度，3 a间产量三要素中的两要素对产量的影响程度最大，最大分蘖数、株高及生育期对产量的影响程度也较大，今后在小麦新品种选育中，不应忽视最大分蘖数、株高和生育期。

一般认为，株高越高，生育期越长，产量也越高[10-12]。其中，株高每增加1 cm，单株粒质量可增加0.24 g[13]，而株高的降低，会导致大量无效分蘖的产生，并能引起叶片间遮光和竞争，进而限制了产量的提高[14]；生育期长的品种能够延长干物质积累的时间，进而增加产量。本研究表明，株高相对高的品种可能没有株高低的品种产量高。这是由于产量是一个多因素控制的综合性状，受遗传背景和生态环境条件的制约[15]。同样，生育期长的品种产量低，可能是由于生育期延长后，虽然干物质积累的时间得到延长，但干物质消耗的量大于积累的量，所以，生育期对小麦产量的影响除受时间的影响外，还取决于干物质积累与消耗所占的比例。